AI 商品化：OpenAI 与 Nvidia 的循环交易
Commodification of Intelligence: Good, Bad, and Ugly Circular AI Deals
分析师常将 OpenAI 与 Microsoft、Nvidia 与 CoreWeave 之间的循环交易视为泡沫信号，但这其实是 AI 行业成熟的标志。文章指出，AI 算力正像电力和铜矿一样，从单一产品演变为可交易的商品。这种“循环交易”模式在大宗商品领域早已成熟，通过担保购买和股权绑定来降低巨额基建风险。在 AI 领域，Nvidia 通过提供资金和回购承诺，支持 CoreWeave 等新兴云厂商建设数据中心，SpaceX 和 Meta 也通过租赁算力获利。然而，这种模式也潜藏风险：一旦技术标准变更或本地模型普及，这些巨额押注可能失效；更糟糕的是，部分交易结构可能掩盖债务，让投资者在不知情的情况下承担风险。
想象一下——智能像电力一样唾手可得，而底层的金融体系也随之重构。
HN 评论区
48- jgord
有胜任的经济学家对这些交易的循环性建立过模型吗？[数值上或分析上]
看起来健康的经济体往往存在广泛的循环性……资金流通是好事，是功能正常市场的结果，追踪的是实物商品/服务的流动。但大公司之间流通纸面“自我交易”或债务互换似乎就不太好了——这更像是一种旨在推高其股价/估值的创造性会计手段。
我们该如何_量化_这种差异？我想可能需要将现金/债务流与实际商品和服务的流动进行匹配？
我不是经济学家，欢迎大家发表看法，提供相关链接。
- rambambram
> 智能的商品化
HN 真的这么快吗！？所有人都已经跳过了“大语言模型是否具备智能”这个难题了吗？‘它’已经可以商品化了？
那么这些公司花了多少时间和 effort？几年时间，几百万美元的公关费？然后大语言模型突然就“智能”了，这就是现在大家的共识？
这对程序员尤其适用：命名不仅很难，而且很重要，甚至可能非常具有隐蔽性。记住，营销人员也在命名。比如，大约 15 年前把互联网命名为“云”。
我忍不住想起我最喜欢的作家之一（Theo Kars）的一句话：“进步只能是技术性质的，因为知识可以传递，而智慧不能。”[从荷兰语翻译]
- Stitch4223
所以，公司们只是用看似巨大的生计份额，为（使用）潜在价值进行预付。
在 IT 领域，预期需求在较长一段时间内保持不变，这是一个有趣的赌注，因为硬件和软件的价值往往会像石油（文中的例子）或水一样迅速贬值，而后两者在本质上是有限的。
将某样东西商品化，而它明年的价值可能只是现在的几分之一，这或许有可能，但我看不出具体怎么做。也许 MS Windows 或 Office 是这样的东西，但可能无法相提并论。
需求还有更多的限制。例如人类的处理能力。AI 或许能写出最优美的散文和最好的软件，但可能没人去读或使用它。
- doodlebugging
我们还没有真正的人工智能。它目前还不具备智能。
这里有一个快速的现实检验。有几家公司成立的初衷是创建一个能够独立思考并推理解决困难或此前无法解决的问题的 AI 引擎。
为了实现这一目标，它们使用了爬虫从众多来源抓取内容，其中许多来源可被视为其学科领域的“事实来源”。这些内容中的大部分，甚至是绝大多数，都是被复制的，并且在未经内容所有者或出版商许可、未注明原始来源的情况下被使用，这违反了版权法。
看看这一切的本质是什么。它是一个知识库，就像一堆乐高积木，每一块对于目标都很重要，但没有其他部件在正确相对位置配合，单靠任何一块都无法达成目标。一旦你收集了所有这些部件并把它们拼在一起，你就得到了一个大语言模型。如果你在部件选择上足够谨慎，这个大语言模型就可以用于回答那些经过恰当构建、能让模型利用上下文信息来生成回答的具体问题。
当答案实际上就在你嘴边时，能够正确回答问题并没有什么智能可言。你只是在从知识库中调取信息并复述。
把它们全部拼凑在一起只给了你一个巨大的知识库。这个知识库本身并没有什么智能。知识 […]
- WalterGR
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